近日，重慶市科學(xué)技術(shù)局公布“人工智能試驗(yàn)區(qū)第三批重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目”，廣域銘島憑借“基于人工智能輔助決策的制造企業(yè)全流程綜合服務(wù)平臺開發(fā)與應(yīng)用”項(xiàng)目成功入選，將為進(jìn)一步融合人工智能與制造業(yè)，建設(shè)國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)貢獻(xiàn)力量。

市科學(xué)技術(shù)局重點(diǎn)圍繞人工智能領(lǐng)域“卡脖子”技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展重大需求，從加強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)、開展產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新、推動(dòng)人工智能領(lǐng)域新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等多方面綜合評估，在高新、社發(fā)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等三大領(lǐng)域確定44個(gè)重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目給予立項(xiàng)支持。

人工智能為企業(yè)減“重”，“輕”平臺讓轉(zhuǎn)型步伐加快

廣域銘島打造Geega工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基座，集PaaS、大數(shù)據(jù)、IIoT、安全、標(biāo)識解析二級節(jié)點(diǎn)等基礎(chǔ)能力于一體，其中，大數(shù)據(jù)AI平臺作為數(shù)字化基座的核心支撐之一，結(jié)合CV（計(jì)算機(jī)視覺）、NLP（自然語言處理）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，具備三大核心優(yōu)勢：低代碼快速建模、聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)、決策智能(Decision Intelligence）。

低代碼拖拽式自主編排模型能力，零門檻 AI 產(chǎn)品 DIY，解決了IT、OT等多崗位協(xié)同開發(fā)的行業(yè)難題。成本低、操作易、部署快，大數(shù)據(jù) AI 能力“開箱即用”，企業(yè)技術(shù)員只需拖動(dòng)鼠標(biāo)，按照業(yè)務(wù)邏輯編排算法模塊，結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺訓(xùn)練的算法模型，可輕松實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線視覺質(zhì)檢、智能排產(chǎn)排程等功能，把大數(shù)據(jù)AI從一場高門檻的科技巨頭“軍備競賽”，變成了普惠民生的智能生態(tài)。

知識模型讓痛點(diǎn)變“少”，“多”場景驗(yàn)證數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)力

廣域銘島自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)AI平臺，根據(jù)企業(yè)不同需求，一站式構(gòu)建知識圖譜，利用機(jī)器深度學(xué)習(xí)算法，賦能多行業(yè)應(yīng)用場景，解決生產(chǎn)質(zhì)檢、安全預(yù)警、決策智能等AI應(yīng)用的難點(diǎn)。

 應(yīng)用場景一   漆面缺陷識別管理平臺

針對汽車生產(chǎn)廠涂裝車間的一大難題——漆面缺陷識別管理，平臺運(yùn)用圖像識別、自然語言處理、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等AI技術(shù)構(gòu)建知識圖譜，替代傳統(tǒng)車間中高度依賴工人主觀經(jīng)驗(yàn)判斷、投入大量人工全車身識別，將專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為知識模型，通過自動(dòng)缺陷識別設(shè)備篩選。

伴隨缺陷數(shù)據(jù)庫的不斷完善，系統(tǒng)持續(xù)分析和自學(xué)習(xí)，還能更加科學(xué)、精準(zhǔn)地進(jìn)行缺陷預(yù)測和缺陷預(yù)警，降低企業(yè)運(yùn)營成本、提高生產(chǎn)效率、增加整體效益。

 應(yīng)用場景二   智慧園區(qū)平臺

智慧園區(qū)平臺整合了園內(nèi)車輛、人員、設(shè)備、訪客、安防、消防等各類系統(tǒng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)字孿生三維可視化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從園區(qū)、樓宇、建筑、室內(nèi)、設(shè)備的逐級可視。

平臺發(fā)揮數(shù)據(jù)統(tǒng)一、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)運(yùn)營、數(shù)據(jù)分析等核心能力優(yōu)勢，有效滿足“集中監(jiān)控、統(tǒng)一管理”的用戶需求。園區(qū)運(yùn)營實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一入口，統(tǒng)一鑒權(quán)、統(tǒng)一運(yùn)維。

 應(yīng)用場景三   工業(yè)智慧數(shù)據(jù)駕駛艙

廣域銘島打造的工業(yè)智慧數(shù)據(jù)駕駛艙“亮點(diǎn)紛呈”。一是“看得清”：大到工廠綜合開動(dòng)率OEE，小到某個(gè)傳感器的讀數(shù)，都能一屏歸集，實(shí)時(shí)立體地反映工廠的運(yùn)行狀態(tài)。駕駛艙針對企業(yè)決策層、車間負(fù)責(zé)人、一線員工不同的視角，以差異化的數(shù)據(jù)維度提供個(gè)性化報(bào)表。二是“管得住”：駕駛艙與生產(chǎn)制造設(shè)備打通，實(shí)現(xiàn)秒級報(bào)警聯(lián)動(dòng)推送。三是“估得準(zhǔn)” ：利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)空預(yù)測，助力設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、排產(chǎn)排程、減排降耗、雙碳管理等領(lǐng)域。

智慧數(shù)據(jù)駕駛艙對生產(chǎn)制造流程之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系、工業(yè)know-how用知識庫、知識圖譜等前沿技術(shù)進(jìn)行了歸納總結(jié)，幫助企業(yè)融合多方知識，開展深度關(guān)聯(lián)分析, 形成了一張“知識之網(wǎng)”，并通過PDCA不斷深化，持續(xù)迭代，在設(shè)備檢修、故障預(yù)測和生產(chǎn)預(yù)測等場景“大展拳腳”。

“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”攻克建模公“敵”共享“友”商數(shù)據(jù) 同筑產(chǎn)業(yè)生態(tài)

針對工業(yè)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量少、數(shù)據(jù)傾斜情況嚴(yán)重、生產(chǎn)基地之間數(shù)據(jù)隱私度高，導(dǎo)致的人工智能建模難、落地難等情況，廣域銘島率先研發(fā)“聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺”，有效解決這一痛點(diǎn)，成功讓兩個(gè)物理隔離的生產(chǎn)基地完成了有數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的聯(lián)合建模，并在工藝缺陷根因分析項(xiàng)目上得到驗(yàn)證。

確保企業(yè)隱私、數(shù)據(jù)安全的前提下，更多生產(chǎn)制造基地、整車企業(yè)陸續(xù)加入，實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)跨企業(yè)的數(shù)據(jù)共享，促進(jìn)資源整合，減少人力成本，加快研發(fā)進(jìn)度，訓(xùn)練出性能良好、適配行業(yè)的算法模型。在此過程中，形成深度合作、多方受益的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，構(gòu)建成熟、健康、穩(wěn)固的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

未來，廣域銘島將運(yùn)用好國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)和新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)“雙核心區(qū)”資源優(yōu)勢，加大在大數(shù)據(jù)、人工智能等方向高技術(shù)人才引進(jìn)和培養(yǎng)的力度，加快人工智能核心技術(shù)攻關(guān)，深化以人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)融合，積極參與建設(shè)具有全國影響力的科技創(chuàng)新中心，助力產(chǎn)業(yè)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、體系優(yōu)化升級。